Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Четиринивото стека за персонализация

Ниво 1 | Знае – Правила и AGENTS.md

Разгледани теми:
• Определяне на проектните конвенции и стандарти за кодиране
• Документиране на архитектурата и техническите ограничения
• Създаване на инструментално-независими насоки за проекта
• Поддържане на последователност между екипите разработчици и AI инструментите

Ниво 2 | Може – Умения

Разгледани теми:
• Създаване на повторно използващи се единици за специализирани познания
• Зареждане на контекстуална информация само когато е необходимо
• Намаляване на обема на контекста, като същевременно се подобряват резултатите от задачата
• Изграждане на библиотеки с повторно използващи се работни потоци и експертизи

Ниво 3 | Достига – MCP

Разгледани теми:
• Свързване на AI инструментите с външни системи и услуги
• Достъп до хранилища, бази данни и източници на документация
• Разширяване на възможностите на AI асистентите за кодиране
• Изграждане на сигурни интеграции и контроли за управление

Ниво 4 | Действа – Агенти

Разгледани теми:
• Разбиране на автономните AI агенти и техните възможности
• Самостоятелно четене, писане, тестване и преработка на код
• Управление на работни потоци, насочени към цел, и делегирани задачи
• Установяване на механизми за надзор и човешки преглед на агентните системи

Ден 1 | Делегиране и разширяване на инструментите

Модул 1 | От асистент към агент

Разгледани теми:
• Разбиране на разликата между AI асистенти и автономни агенти
• Инлайн допълване на код срещу делегиране с агентен подход
• Как агентните работни потоци променят структурата на задачите за разработка
• Идентифициране на задачи, подходящи за делегиране на агенти
• Най-добри практики за сътрудничество с автономни AI системи

Модул 2 | Ефективни делегации без постоянно наблюдение и цикли

Разгледани теми:
• Писане на ефективни инструкции за AI агенти
• Предоставяне на достатъчно контекст и бизнес изисквания
• Определяне на ограничения и граници за изпълнение
• Установяване на ясни критерии за приемане и мерки за успех
• Минимизиране на човешкото намеса, като същевременно се поддържа качеството
• Как да се изграждат цикли (Loops)

Модул 3 | Стек за персонализация и къде се прилага

Разгледани теми:
• Разбиране на четиринивовия стек за персонализация
• Използване на Правила и AGENTS.md за определяне на проектните конвенции
• Определяне кои механизми за персонализация са приложими в различни сценарии
• Ефективно управление на контекста между инструментите и проектите
• Създаване на последователни среди за разработка, подпомагана от AI

Модул 4 | Умения и субагенти

Разгледани теми:
• Създаване на повторно използващи се Умения за общи работни потоци и задачи
|• Пакетиране на специализирани познания за многократно използване
• Разбиране на ролята на субагентите и изолираните контексти
• Делегиране на ограничени задачи на специализирани агенти
• Подобряване на ефективността чрез модулни AI работни потоци

Ден 2 | Свързване на инструменти, паралелизъм и управление

Модул 5 | MCP: Свързване и изграждане

Разгледани теми:
• Разбиране на принципите на протокола за контекст на модела (MCP)
• Свързване на AI инструментите с външни системи и услуги
• Интегриране на браузъри, бази данни, хранилища и източници на документация
• Изграждане на персонализиран MCP сървър
• Управление на контрола на достъпа и съображения за сигурност

Модул 6 | Дисциплинirаният агентен работен поток

Разгледани теми:
• Установяване на възпроизводима процеса за разработка, подпомаган от AI
• Съвместно мислене и планиране с AI агенти
• Колаборативно изграждане и внедряване на решения
• Тестване и валидиране на генерираните резултати
• Преглед и финализиране на доставките със съответните стъпки за верификация
• Как да се настройват цели

Модул 7 | Паралелна разработка

Разгледани теми:
• Едновременно изпълнение на множество AI агенти
• Работа с изолирани клонa и Git worktrees
• Координиране на дейностите по разработване между паралелните работни потоци
|• Сливане и валидиране на резултати от множество агенти
• Подобряване на продуктивността чрез стратегии за паралелно изпълнение

Модул 8 | Рискове, преглед и управление

Разгледани теми:
• Оценяване и проверката на външни Умения и MCP сървъри
• Разбиране на рисковете за сигурността и управлението
|• Управление на правата и достъпа
• Защита на чувствителни данни и интелектуална собственост
• Установяване на процеси за преглед и практики за гарантиране на качеството

Модул 9 | Внедряване на AI в софтуерната разработка: Приложения и следващи стъпки

Разгледани теми:
• Как организациите интегрират AI във жизнения цикъл на разработката на софтуер (SDLC)
• Примери от практиката и реализации в различни индустрии
• Общи подходи за внедряване на AI: индивидуално внедряване, тимово внедряване и организационно осигуряване на ресурси
• Типични приложения по SDLC:
• Събиране на изисквания и документация
|• Генериране на код и прототипиране
• Тестиране и гарантиране на качеството
• Преглед на кода и рефакторинг
• Документация и управление на знанията
• DevOps и управление на инциденти
• Модели за управление, политики и съображения за сигурност
|• Измерване на продуктивността и възвръщаемостта на инвестицията (ROI) при разработка с AI
• Създаване на вътрешен план за внедряване на AI
• Определяне на практически следващи стъпки за участниците и екипите им

Работилница за интерактивни дискусии

• Текущи предизвикателства в екипите по разработка на участниците
• Идентифициране на приложения с висока стойност за незабавно внедряване
• Рискове, пречки и организационни съображения
• Създаване на първоначален план за действие за интеграция на AI.

Изисквания

Професионален опит в разработката, комфорт с терминала и познания по работа с Git. Редовна употреба на AI инструмент за кодиране или завършен курс "Основи".

Целева аудитория

Разработчици, които вече използват AI инструменти, технически лидери, отговорни за внедряването в екипа, и платформени или DevOps инженери, изграждащи Умения и MCP сървъри.

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории